AI 위험을 연구하는 비영리단체 METR는 Anthropic이 2026년 7월 15일 자체적으로 정한 AI 가속 경고 기준에 도달했을 가능성이 있다고 밝혔다. METR는 Anthropic 모델의 테스트 점수가 2025년 10월 이후 그 이전 기간보다 약 1.9배 빠르게 향상된 것으로 추정한다. Anthropic이 2026년 8월 공개한 위험 보고서에는 가속 수준이 “2배 미만”이라고 적혀 있었다. METR는 비공개 내용이 삭제되지 않은 원본을 보면 그 수치가 1.97임을 시사한다고 설명했으며, Anthropic도 기준을 넘었을 가능성이 있다고 밝혔다.
점수 비교에는 여러 벤치마크 결과를 합산한 지표인 AECI가 사용됐다. METR에 따르면 Anthropic 모델의 AECI 점수는 2025년 10월 이전에는 연간 약 15점씩 올랐지만, 이후에는 연간 29점씩 상승했다. METR는 2026년 7월부터 10월 사이에 훈련을 마친 미공개 모델 3종도 살펴봤다.
상승 속도가 빨라진 이유는 무엇일까?
METR는 가속의 약 80%가 모델 훈련에 쓰이는 컴퓨팅 성능의 증가 속도가 빨라진 데서가 아니라, Anthropic 연구자들이 AI의 도움을 받은 데서 비롯된 것으로 추정한다. 직원들은 과거에는 실험을 준비하는 데 하루나 이틀이 걸렸지만 지금은 “거의 공짜”가 됐다고 감사 담당자들에게 말했다. 2026년 10월 비공식 설문에서 직원들은 최신 내부 모델을 사용하면 평균 생산성이 약 12배 높아진다고 답했다. METR는 이런 자기 보고가 상승 폭을 실제보다 크게 잡았을 수 있는 제한적인 근거라고 지적했다. 한 연구자는 AI의 기여도를 15~20%로 추산했다.
이번 추정치가 AI 업계 전체의 상황을 확정적으로 보여주는 것은 아니다. METR는 Anthropic의 가속 배수가 1.3에서 3 사이일 가능성이 있다고 밝혔다. OpenAI, Google, xAI를 비교 대상에 포함하면 업계 전체의 가속률 추정치는 1.4가 된다. METR는 AI가 아직 완전히 독립적으로 연구를 수행하는 단계는 아니지만, 상황이 달라질 조짐은 보인다고 덧붙였다.
감사에서 확인하지 못한 내용
이번 검토는 2026년 8월 12일부터 10월 29일까지 진행됐다. METR 전담 인력 약 2.5명 상당이 참여했으며, 내부 지표와 직원 설문, 약 15건의 인터뷰를 살펴봤다. Anthropic은 비공개 정보를 가릴 수 있었고, METR가 가장 유용하다고 본 증거 가운데 상당 부분을 삭제했다. 여기에는 전망과 잠재적 병목 현상에 대한 분석도 포함됐다. METR는 이 때문에 독자들이 감사 담당자의 판단에 평소보다 더 많이 의존할 수밖에 없다고 설명했다.
METR는 심각하고 임박한 재앙적 위험이 낮다는 Anthropic의 현재 평가에 동의하지만, 향후 6개월 안에 가속이 다시 급격히 빨라질 가능성은 배제할 수 없다고 밝혔다. Anthropic은 역량 연구와 안전성 연구 사이에서 컴퓨팅 자원을 어떻게 배분하는지 확인하려던 별도의 프로젝트도 중단했다. 이 감사는 나중에 다시 검토할 수 있다고 회사는 설명했다.
왜 중요한가
AI 안전성을 주시하는 이들에게 METR의 조사 결과는 AI 도구가 연구자들의 모델 개선 속도를 높여 기업의 경고 기준이 예상보다 빨리 중요해질 수 있음을 시사한다. 다만 효과의 규모는 불확실하며, 정보 비공개와 직원들의 자기 보고 설문 때문에 외부에서 확인할 수 있는 내용에는 한계가 있다.
